作业】LMDeploy 大模型量化部署实践

LMDeploy：大模型量化部署的实战指南
最新推荐文章于 2025-09-11 10:47:23 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-11 10:47:23 发布 · 694 阅读 · 10 ·
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#笔记 #深度学习

本文详细探讨了如何在实际项目中运用LMDeploy技术对大规模模型进行高效量化部署，分享了关键实践步骤和技术策略，以提升IT项目的性能和效率。

LMDeploy 大模型量化部署实践

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芷詩
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【第5节】LMDeploy 大模型量化部署实践
熊猫小妖的AI世界
04-24 2060
视频文档作业lmdeploy官方文档OpenXLab个人感觉camp2讲解的没有第一次的内容好，都是照着文档跑一遍，基础内容也没有啥深度(也可能是我水平太低哈，哈哈)。补充观看之前1.0版本的讲解吧文档视频基础作业（结营必做）配置 LMDeploy 运行环境以命令行方式与 InternLM2-Chat-1.8B 模型对话进阶作业设置KV Cache最大占用比例为0.4，开启W4A16量化，以命令行方式与模型对话。（优秀学员必做）
第五课-LMDeploy 大模型量化部署实践
sunney的博客
01-13 1649
LMDeploy 由MMDeploy和MMRazor团队联合开发，是涵盖了 LLM 任务的全套轻量化、部署和服务解决方案。高效推理引擎 TurboMind：基于 FasterTransformer，我们实现了高效推理引擎 TurboMind，支持 InternLM、LLaMA、vicuna等模型在 NVIDIA GPU 上的推理。**交互推理方式：**通过缓存多轮对话过程中 attention 的 k/v，记住对话历史，从而避免重复处理历史会话。多 GPU 部署和量化。
LMDeploy 大模型量化部署实践
RessCris的博客
01-21 635
在设备上运行起来，能够接受输入，返回输出。最重要的就是性能和效率方面的考虑。大模型也是模型的一种，内存开销大，7b 要14G左右的显存。因为是自回归的方式，需要把中间结果缓存下来，生成的结果越多，占的显存就越大。生成过程就是采样的过程。推理的时候是如何解决这种要生成万字的情况？依赖前一个生成的时候是怎么处理的？服务也是一个框架支持起来的。推理引擎是 C++ 写的，上层是 Python. 可以把 Python 当成一个客户端。量化是非常有必要的。请求的吞吐量。提升推理的速度。
利用这些“大模型部署工具”轻松部署属于你自己的AIGC大模型吧！
weixin_59191169的博客
04-07 3282
该工具由Fitten与清华大学联合开发，当前支持4个语言大模型，具体包括：ChatGLM、盘古、ChatRWKV、LLaMA。该工具链支持多种硬件设备，除了支持主流的NVIDIA、AMD、Ascend硬件外，还支持天数智芯、中科海光和摩尔线程的硬件设备！InferLLM 是一个非常轻量的 LLM 模型推理框架，主要参考和借鉴了 llama.cpp 工程，llama.cpp 几乎所有核心代码和 kernel 都放在一两个文件中，并且使用了大量的宏，阅读和修改起来都很不方便，对开发者有一定的门槛。
LMDeploy 技术通识：从 TurboMind 到零部署玩的通吃手册
最新发布
yuanmomoya的博客
09-11 896
LMDeploy是由InternLM团队开发的一体化大型语言模型(LLM/VLM)工具包，支持从模型压缩到推理部署的全流程。该工具包采用双引擎架构，包含追求极致性能的TurboMind引擎和易用性更强的PyTorch引擎，支持海量主流模型。其核心特性包括KV Cache INT4/INT8在线量化、连续批处理等优化技术，在H800等硬件上性能可达vLLM的1.5倍。最新版本还加入了MXFP4量化、DeepSeek系列加速组件等前沿优化，并与PD分离部署生态集成。LMDeploy支持多种服务形态，包括Open
【AI大模型部署】6种常用的大模型部署方式，你知道几种？
Android23333的博客
05-09 3331
本文详细介绍Transformers‌、‌ModelScope‌、‌vLLM‌、‌Llama.cpp‌、‌Ollama‌、‌TGI‌ 这几种常用的大模型部署方式，包含具体的部署方法、适用情况以及优缺点分析，为大家做大模型部署技术选型提供依据。
你想在本地部署大模型吗？本地部署大模型的三种工具
xx_nm98的博客
06-15 3642
人工智能的发展如火如荼，也让越来越多的人了解到人工智能；而对大部分人来说使用的都是第三方提供的客户端，不论是网页版，还是PC端或移动端。那么，我们怎么在本地部署一款大模型呢？下面就来介绍三种工具。
零基础实现大模型部署（window平台）
2301_76168381的博客
05-10 2412
这是一个超详细安装教程，介绍了在 Window 电脑上如何部署 Qwen1.5 大模型。本文还涉及到 Python 及其环境的配置。适合对象：有点后端编程基础，没有 Python 基础。需要环境：Window10/11，支持 Cuda 的 Nvidia 显卡。
书生·浦语大模型 笔记+作业 LMDeploy 大模型量化部署实践
kuangkaiming的博客
01-25 1012
将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程，使模型能够接收输入并返回预测结果。为了满足性能和效率的需求，常常需要对模型进行优化，例如模型压缩和硬件加速项目地址： https://github.com/InternLM/lmdeployInternLM 实现在Nvidia设备（服务端）上部署LLM的全流程解决方案turbomind。
LMDeploy大模型量化部署实践
qq_18608609的博客
08-29 613
稍待片刻，等出现double enter to end input >>>的输入提示即启动成功，此时便可以随意与InternLM2.5对话，同样是两下回车确定，输入exit退出。输入以下指令，让我们同时启用量化后的模型、设定kv cache占用和kv cache int4量化。在最新的版本中，LMDeploy使用的是AWQ算法，能够实现模型的4bit权重量化。使用的是50%A100，占用了23GB，执行以下命令，观看占用显存情况。输入以下命令，使用Gradio作为前端，启动网页。
从零开始学大模型 | 你必须要知道的三种大模型架构可视化的方法！
kaka0722ww的博客
04-01 1682
通过可视化，我们能够直观地观察到模型内部的计算过程、参数分布、特征提取等，从而更好地理解模型是如何工作的，而不是将其视为一个不透明的黑盒子。这有助于识别潜在问题并进行解释。可视化有助于发现模型中的瓶颈、冗余、异常等问题,进而针对性地对模型结构和参数进行微调和优化，提高模型性能下面我们来介绍三种常用的可视化工具，希望可以在开发使用过程中，更好地理解模型。同时，在模型设计阶段，也能借助可视化，帮我们调整模型的参数。
大模型开发者必备：探索市场上常见的 LLM 部署平台
m0_59164304的博客
07-26 1881
随着大模型技术的蓬勃发展，在线运行测试大语言模型（LLM）的平台如雨后春笋般不断出现。这些平台为开发者、研究人员和爱好者提供了一个宝贵的资源，可以在无需复杂设置或大量投资的情况下，对不同模型进行实验。这篇文章我们会对比这些 LLM 部署平台，看看它们在功能、性能和可访问性方面的表现，帮助您决定哪个平台最适合您的需求。
29种本地部署大模型和调用的工具平台分类与总结
热门推荐
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
05-01 1万+
29种本地部署大模型和调用的工具平台分类与总结
【大模型-第一篇】在阿里云上部署ChatGLM3
Cyber的博客
11-10 1万+
本文主要是让大家能快速完成ChatGLM3在阿里云上的部署
大模型如何部署-LMDeploy
l18817813618的博客
04-17 992
在没有使用Batch Size之前，网络在训练时，是一次把所有的数据（整个数据库）输入网络中，然后计算它们的梯度进行反向传播，由于在计算梯度时使用了整个数据库，所以计算得到的梯度方向更为准确。大模型面临的挑战大计算，大，计算量巨大，根据internLM2技术报告，提供的模型参数数据，以及OpenAI团队提供的计算估算方法，20B的模型每生成一个token，要进行406亿次浮点运算，因此计算，若生成128个token，就要进行5.2万亿次运算。模型部署的概念：软件中将开发完毕的软件投入使用的过程。
十三、大模型项目部署与交付
挑大梁的专栏
05-02 1736
vLLM 无缝支持多个 Hugging Face 模型，包括 Aquila、Baichuan、BLOOM、Falcon、GPT-2、GPT BigCode、GPT-J、GPT-NeoX、InternLM、LLaMA、Mistral、MPT、OPT、Qwen 等不同架构的模型。vLLM 比 HuggingFace Transformers（HF）的吞吐量高出 8.5 倍-15 倍，比 HuggingFace 文本生成推理（TGI）的吞吐量高出 3.3 倍-3.5 倍。支持张量并行处理，实现分布式推理。
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